[英]Merge 2 pandas data frames on multiple columns
我有 2 个数据框,其中一个包含前几个月的预测值和实际值。 如下所示,它有 1 月和 2 月的预测。 二月的值为空。
DF1
日期 | 钥匙 | 价值 | 预言 |
---|---|---|---|
1-1-21 | 一种 | 33211 | 22123 |
1-1-21 | 文学士 | 43231 | 32132 |
1-1-21 | C | 13431 | 43432 |
1-2-21 | 一种 | 南 | 23421 |
1-2-21 | 文学士 | 南 | 44443 |
1-2-21 | C | 南 | 32133 |
第二个数据框包含二月的日期、键和值。 我想将它们合并以形成一个新表,其中包含所有实际值和一个表中的预测
DF2
日期 | 钥匙 | 价值 |
---|---|---|
1-2-21 | 一种 | 33212 |
1-2-21 | 文学士 | 52121 |
1-2-21 | C | 23123 |
我想将键和日期上的值合并到第一个表中。 最终应该是这样的
日期 | 钥匙 | 价值 | 预言 |
---|---|---|---|
1-1-21 | 一种 | 33211 | 22123 |
1-1-21 | 文学士 | 43231 | 32132 |
1-1-21 | C | 13431 | 43432 |
1-2-21 | 一种 | 33212 | 23421 |
1-2-21 | 文学士 | 52121 | 44443 |
1-2-21 | C | 23123 | 32133 |
我试过pd.merge
它创建一个新列而不是加入一列和pd.join
但它执行左连接并删除一些预测数据。 结合首先简单地附加到数据
这可能是一种在一行(虽然很长)中完成的方法:
df1['Value'] = df1.apply(lambda row: row['Value'] if pd.notna(row['Value']) else df2[(df2['Date'] == row['Date']) & (df2['Key'] == row['Key'])].iloc[0]['Value'], axis=1)
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